Domates insan beslenmesinde büyük öneme sahip bir gıda maddesidir. Çok değişik iklim ve coğrafyalarda yetişebilen domates dünyanın hemen her yerinde üretilip tüketilmektedir. Son
verilere göre dünyada yılda 100,7 milyon ton domates üretilmektedir. Türkiye, Amerika Birleşik Devletleri, İtalya ve İspanya dünya domates üretiminde ilk sıralarda yer alan ülkelerdir (Jumah ve ark. 2004). Mevsime çok bağımlı bir ürün olan domates, fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik bozulmalara oldukça açıktır. Bu nedenle dünyada üretilen domatesin büyük bir kısmı uzun süre kullanılabilmesi amacıyla domates salçasına işlenmekte ve bu şekliyle çorbalar, soslar ve ketçap gibi bir çok gıdanın üretiminde katkı maddesi veya hammadde olarak kullanılmaktadır (Sanchez ve ark. 2003). Domates salçası üretim prosesinde domateslerden elde edilen pulpun kuru madde oranı genelde çoklu evaporasyon sistemleri kullanılarak % 30-32 seviyesine çıkarılır (Simpson ve ark. 2008). Üretim prosesinde domatesten pulp eldesinde ve daha sonraki pulpun konsantre edilmesi aşamalarında ürün sıcaklığa maruz kalmaktadır. Kullanılan yöntemlere ve proses aşamalarına
göre değişmekle beraber ürün en az 60Ԩ (evaporasyon aşamasında) ve en çok 140Ԩ (süper-
hot break işlemi) sıcaklıkları görebilmektedir (Cemeroğlu, 2009). Domates salçası üretiminin yapılabilmesi için kullanılan ısıtma işlemi eğer kontrolsüz şartlarda gerçekleştirilir veya gereğinden fazla sıcaklık uygulanırsa üründe yanık koku, koyu renk ve yanma sonucu oluşan siyah benekler ortaya çıkabilmektedir.
Domates salçasında siyah benekler genelde proses sırasında uygulanan yüksek sıcaklık sonucu veya üründe bulunan küflerden dolayı ortaya çıkmaktadır. Ne sebeple olursa olsun siyah beneklerin sayısı ve büyüklükleri domates salçası için çok önemli bir kalite kriteri olarak kabul edilmektedir. Dünyada bir çok ülkenin domates salçası ve diğer domates ürünleri için kabul ettiği standartlar bulunmakla beraber, siyah benekler tüm ülkelerde salça için bir kalite kriteridir. Codex Alimentarius Komisyonu ve Birleşik Devletler Konserve Domates Salçası Sınıflandırma Standartlarında siyah beneklerin bulunmasını bir kalite kusuru olarak tanımlarken, Birleşik Devletlerin diğer standartlarında siyah beneklerin çapı ve boyutları da değerlendirmeye alınmaktadır (Anonim 1977; Anonim 1994; Anonim 2004). Türk Standartları Enstitüsü tarafından yayınlanan Domates Salçası ve Püresi Standardında domates salçası için kalite özellikleri tanımlanmıştır. Diğer birçok fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik kriterlerle birlikte 1 gram domates salçasında bulunabilecek siyah benek sayısı en fazla 2 adetle sınırlanmıştır (Anonim 2008). Bunun yanında Dünya ve Türkiye’de birçok domates
salçası üreticisi ve alıcısı firma siyah beneklerin sayısı ve boyutları için kendi kriterlerini belirlemiş durumdadır.
Salçada bulunan siyah beneklerin sayısı ve boyutları klasik olarak görsel analizle belirlenmektedir ancak bu yöntem analizi yapan kişiye, analizin yapıldığı ortama bağlı olarak oldukça subjektif ve hatalı sonuçlar verebilmekte olup bunun yanında özellikle kumpas ya da mikrometre kullanılarak beneklerin çapının ölçülmesi zahmetli ve uzun süre gerektiren bir analizdir.
Birçok gıda maddesinde olduğu gibi, domates salçası için de, renk çok önemli bir kalite kriteri olarak kabul edilmektedir. Kodeks Alimentarius Komisyonu ve Birleşik Devletler standartları rengi domates salçası ve konsantratları için önemli bir kalite kriteri olarak belirlemiştir (Anonim 1994; Anonim 2004). Türk Standartlarına göre ise domates salçasının CIE (Commission Internationale d’Eclairage) renk değeri a*/b* olarak en az 1,8 olmalıdır (Anonim 2008). Domates salçası için arzu edilen renk sarı ve kırmızı arası ama kırmızıya çok yakın bir renktir. Bu rengi en iyi tanımlayan değer ise üçlü renk düzleminde a*/b* değeridir.
L*a*b* uluslar arası bir renk ölçüm standardıdır ve 1976 yılında CIE tarafından kabul
edilmiştir (Joshi 2002). Birçok farklı renk ölçüm sistemi bulunsa da insan renk algısına çok yakın olması ve çok düzenli bir dağılım göstermesi nedeniyle gıdaların renk ölçümünde en çok kullanılan sistem L*a*b* renk sistemidir. Renk ölçümünde Minolta kromometresi, Hunter Lab kolorimetresi ve Dr Lange kolorimetresi gibi cihazlar sıklıkla kullanılmaktadır (Leon ve ark. 2006). Ancak bu cihazlarla gıda maddelerinde renk ölçümü; fazla miktarda numuneye ihtiyaç olması (yaklaşık 10-13 ml) ve/veya cihazların çok pahalı olması ya da pahalı az kullanımlık ölçüm kapları gerektirmesi gibi sebeplerle dezavantajlı kabul edilmektedir (Bicanic ve ark. 2006; Kılıç ve ark. 2007). Diğer taraftan bir gıda görüntüsünün detaylı olarak incelenebilmesi ve renk değerinin tüm gıdayı temsil edecek şekilde hesap edilebilmesi için gıda görüntüsünü oluşturan tüm piksellerin değerinin hesaplanması gerekmektedir ancak halihazırda kullanılan kolorimetreler sadece birkaç santimetrekare alanda L*a*b* değeri ölçebilmektedir (Leon ve ark. 2006).
Daha önceki bölümlerde belirtildiği üzere bir görüntüyü oluşturan piksellerin bilgisayar ve uygun bir yazılım kullanılarak değiştirilmesi veya geliştirilmesi sonucu bu görüntünün insan ve otonom makineler tarafından daha iyi algılanabilmesini sağlamaya görüntü işleme teknolojisi denmektedir (McAndrew 2004). Görüntü işleme teknolojisi birçok gıdanın görsel
özelliklerini doğru, hızlı ve objektif bir şekilde belirlemede kullanılmaktadır (Briones ve Aguilera 2005; Du ve Sun 2006; Stien ve ark. 2006; Zheng ve ark. 2006; Kılıç ve ark. 2007; Aguirre ve ark. 2009). Görüntü işleme teknolojisinin salçada siyah benek sayısının belirlenmesi ve siyah beneklerin boyutlarına göre sınıflandırılmasında başarılı şekilde kullanılabileceği düşünülmektedir.
Görüntü işleme teknolojisi ve yapay sinir ağlarının bir arada kullanılması bilgisayarlı görüntü analizi için çok güçlü bir araç olarak düşünülmektedir. Bu çalışmada aynı anda hem salçada bulunan siyah beneklerin sayılarak sınıflandırılması hem de salçanın renk değerinin L*, a*, b* ve a*/b* formatında belirlenmesi amaçlanmış olup çalışma sonuçlarının domates salçası üretimi ve kalite kontrolü alanında çalışan profesyonellere yardımcı olacağı düşünülmektedir. 2.7. Kurutulmuş İncirlerde Aflatoksin Varlığı
Aflatoksinler, 1960’da İngiltere’de bir tavuk çiftliğinde 100.000’den fazla hindinin ölümüne yol açan bir hastalığın araştırılması sırasında ortaya çıkmıştır. Hastalığa hayvan yemlerine katılan yerfıstığı unlarındaki küflerin neden olduğu saptanmış, yapılan araştırmalarda bu küfün Aspergillus flavus olduğu tanımlanmış ve bu ürettiği toksin de aflatoksin olarak adlandırılmıştır. Daha sonraki çalışmalar ile A.flavus ve A.parasiticus başta olmak üzere diğer bazı küf türlerinin de aflatoksin üretebildiği belirtilmişse de son bulgulara göre sadece
A.flavus ve A.parasiticus aflatoksin üreten küflerdir (Ünlütürk ve Turantaş 1998).
Aflatoksinler difuranokumarin yapısında bileşikler olup doğada 18 farklı türevinin bulunduğu belirtilmektedir (Jay 1992). Bunlar arasında doğada en sık rastlanılanları AFB1, AFB2, AFG1 ve AFG2’dir. “B” ve “G” harfleri metabolitlerin ince tabaka kromatografisi plakalarında UV ışığı altında verdikleri mavi (blue) ve yeşil (green) floresans renklerini göstermektedir (Kabak 2007). Şekil 2.6’da bu dört aflatoksinin kimyasal yapıları verilmiştir.
(a) (b)
(c) (d)
Şekil 2.6. AFB1 (a), AFB2 (b), AFG1 (c) ve AFG2 (d)’nin kimyasal yapıları.
Doğadan birçok aflatoksin çeşidi izole edilmiş olmasına rağmen, sadece aflatoksin B1, B2, G1 ve G2 gıda bulaşanı olarak önemli kabul edilmektedir ve bu 4 çeşit arasında aflatoksin B1 en önemli akut toksisite kaynağı olarak kabul edilmektedir (Karaca ve Nas 2006).
Yer fıstığı, mısır, pamuk tohumu, incir gibi bazı ürünlerde A. flavus grubu küflerin gelişmesi sonucu ürettiği metabolit nedeniyle, UV ışığı altında üründe parlak yeşil-sarı bir floresans meydana gelmektedir (Scott 1998; Doyle ve ark. 1997). Bu floresansla, ürünün aflatoksin içeriği arasında sıkı bir ilişki bulunmuş ve floresanslı tanelerin ayırımı ile aflatoksinlerin ortamdan uzaklaştırılması sağlanmıştır. Ülkemizde bu yöntem kuru incir ihracatındaki dar boğazın aşılmasında etkili olmuştur (Çoksöyler 1994; Özkaya ve ark. 1999). Diğer yandan, UV ışığı altında aflatoksinlerin yanı sıra A. flavus grubu küflerin oluşturduğu kojik asidin de parlak yeşilimsi bir floresansa neden olduğu bildirilmiştir (Scott 1998).
Ülkemizde üretilen incirlerde aflatoksin varlığı ile ilgili ilk vaka 1973 yılında Danimarka’ya ihraç edilen kuru incirlerimizde ortaya çıkmıştır. Akabinde 1986-1987 yıllarında yine İsviçre ve Almanya’ya ihraç edilen kuru incirlerde aflatoksine rastlanmış ve partiler geri çevrilmiştir. Bu olay üzerine Tarım ve Köyişleri Bakanlığınca başlatılan proje kapsamında incirlerin gerçekten yüksek düzeyde aflatoksin ve diğer bir mikotoksin olan okratoksini içerdiği belirlenmiştir (Tunail 2000).
Ülkemizde yapılan son düzenlemelerde kuru inciri de kapsayan, “fındık, antepfıstığı gibi sert kabuklu meyveler, yer fıstığı, yağlı tohumlar, kuru meyveler ve bunlardan üretilen işlenmiş gıdalar” için maksimum aflatoksin limiti, toplam aflatoksin (B1+B2+G1+G2) için 10 ppb olarak belirlenmiştir (Anonim 2009).
Kuru incirlerde aflatoksin tayini genel olarak bu çalışmada da kullanılmış olan HPLC metodu ile yapılmakta ancak var/yok tayini için aflatoksinlerin floresans özelliklerinin de bir çok ticari işletmede kullanıldığı bilinmektedir.
İhracatta önemli bir ürün olan incirlerde aflatoksin nedeniyle önemli ekonomik kayıplar yaşanmaktadır. Türkiye’deki kuru incir işletmelerinde uzun yıllardan beri işleme bandı üzerine yerleştirilen UV lambalarla parlak yeşilimsi sarı ışıma veren ve aflatoksin kontaminasyon riski olan meyveler seçilerek uzaklaştırılmaktadır.
Belirli dalga boyuna sahip UV ışık altından geçirilen incirlerde ışıma miktarına bağlı olarak aflatoksin varlığı saptanmaya çalışılmakta olup, bu işlem halen manuel olarak hareketli bantlarda çalışan işçiler tarafından yapılmaktadır. İnsan gözünün renk ayırt ederken karşılaşabileceği zorluklar (ortam ışıklandırması, konsantrasyon, görme problemleri vb) göz önüne alındığında yapılan ayrımın bazı durumlarda objektiflikten uzaklaşabileceği ve hatalı sonuçlar doğurabileceği düşünülmektedir.
Bu çalışmada ülkemizin önemli bir ihraç ürünü olan kuru incirlerde aflatoksin varlığının hızlı ve objektif şekilde saptanması amacıyla görüntü işleme teknolojisi ve yapay sinir ağları kullanılmıştır.